(57)【要約】【課題】  画素レベルでの欠陥の有無を簡単な処理で検出するとともに、各画素の特性を把握することを可能にした表示パネルの画素評価方法及びその装置を提供する。【解決手段】  撮像された表示パネルの画像に含まれる各画素の画像をそれぞれ検出する工程と、各画素の画像から画素特性（画素面積、輝度、輝度バラツキ）を検出し、その画素特性に基づいて画素を評価する工程とを有する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像された表示パネルの画像に含まれる各画素の画像をそれぞれ検出する工程と、
該各画素の画像から画素特性を検出し、該画素特性に基づいて画素を評価する工程と
を有することを特徴とする表示パネルの画素評価方法。
【請求項２】
撮像された表示パネルの画像に対してパターンマッチングを行って画素の位置を特定し、マッチングして特定された各画素の中心位置の画素値の平均値を求め、その平均値に基づいて各画素の画像を検出することを特徴と請求項１記載の表示パネルの画素評価方法。
【請求項３】
カラー表示パネルの各画素を評価することを特徴とする請求項１又は２記載の表示パネルの画素評価方法。
【請求項４】
前記カラー表示パネルの赤、緑及び青の各色単位ごとに各画素を評価することを特徴とする請求項３記載の表示パネルの画素評価方法。
【請求項５】
前記カラー表示パネルは有機ＥＬ、無機ＥＬ、液晶及びプラズマの何れかの表示ディスプレイであることを特徴とする請求項４記載の画素評価方法。
【請求項６】
前記画素の画素特性は、画素面積、輝度及び輝度バラツキの少なくとも１以上の特性を含むことを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の表示パネルの画素評価方法。
【請求項７】
前記画素特性をヒストグラム上に表示し、設定された閾値内のデータを示す画素画像を前記撮像された表示パネルの画像から抽出し、当該画素画像及びその画素特性に基づいて画素を評価することを特徴とする請求項１乃至６の何れかに記載の表示パネルの画素評価方法。
【請求項８】
前記画素特性に基づいて輝点、画素抜け又はゴミ付着の欠陥を検出することを特徴とする請求項１乃至７の何れかに記載のの表示パネルの画素評価方法。
【請求項９】
前記閾値内の画素画像を並べて１枚の画像として保存することを特徴とする請求項７又は８載の表示パネルの画素評価方法。
【請求項１０】
各画素には当該画素を特定するための識別番号をそれぞれ付与することを特徴とする請求項１乃至９の何れかに記載の表示パネルの画素評価方法。
【請求項１１】
検査対象の表示パネルを撮像する撮像手段と、
請求項１乃至１０の何れかの処理を行う演算手段と、
前記演算手段の結果を出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする表示パネルの画素評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、有機ＥＬ等の表示パネルの画素評価方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
有機ＥＬ等の表示パネルは、その高精細化が進むにつれて画素レベルでの検査が求められてきている。例えば自発光型のパネルでは、個々の画素の特性がパネル全体の品質に影響を与えるため、画素毎の検査をする必要があった。
【０００３】
しかし、従来のパネル検査においては、パネル全体をＣＣＤカメラで撮像し、フィルタリング処理などの画像処理を用いて欠陥を検出するものであり、次のようなものがある。例えばウェハの一部分の顕微鏡により拡大してその拡大画像を撮像し、その撮像された画像に基づいてチップの輪郭を判定するとともに、この輪郭に基づいて検査範囲を設定し、その設定された検査範囲内に存在する前記チップの欠陥を検出するとともに、この欠陥に関する所定の検査情報を検出し、所定の条件に合致する検査情報を汚れ検査情報として抽出するとともに、この汚れ検査情報を有する欠陥を汚れとして抽出する処理を行うようにした検査方法（例えば特許文献１）がある。また、文字、記号、画像などを表示する表示装置の画面をイメージスキャナで画像データとして捕捉し、前記イメージスキャナの測定信号を処理することにより前記表示装置の画面表示特性を測定して評価するものがある（例えば特許文献２）。
【０００４】
【特許文献１】特開平８−１８１１７８号公報
【特許文献２】特開２００１−１１６６５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の検査方法（特許文献１）はチップの欠陥の有無を検出するものであり、画素レベルの欠陥を検出するものではない。また、上記の評価方法（特許文献２）は、画素レベルでの欠陥を検出するものではあるが、その処理が複雑であり、また、欠陥の有無をするだけであって、その特性（例えば欠陥の程度）を把握するものではなかった。
【０００６】
本発明は、上記のような問題点に鑑みてなされたものであり、画素レベルでの欠陥の有無を簡単な処理で検出するとともに、各画素の特性を把握することを可能にした表示パネルの画素評価方法及びその装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る表示パネルの画素評価方法は、撮像された表示パネルの画像に含まれる各画素の画像をそれぞれ検出する工程と、該各画素の画像から画素特性を検出し、該画素特性に基づいて画素を評価する工程とを有する。本発明においては、表示パネルの画像に含まれる画素に着目して、各画素の画像を検出し、その画素の画像から画素特性を検出して画素を評価するようにしたので、画素レベルでの欠陥の有無を簡単な処理で検出するとともに、各画素の特性を容易に把握することを可能になっている。
【０００８】
本発明に係る表示パネルの画素評価方法は、撮像された表示パネルの画像に対してパターンマッチングを行って画素の位置を特定し、マッチングして特定された各画素の中心位置の画素値の平均値を求め、その平均値に基づいて各画素の画像を検出する。この各画素の画像のデータに基づいて画素特性を求めることになる。
【０００９】
本発明に係る表示パネルの画素評価方法は、表示パネルとしてカラー表示パネルの各画素を評価する。本発明においては、カラー表示パネルの画素レベルでの特性の把握が可能になっている。
【００１０】
本発明に係る表示パネルの画素評価方法は、前記カラー表示パネルの赤、緑及び青の各色単位ごとに各画素を評価する。本発明においては、赤、緑及び青の各色単位ごとに画素レベルでの特性の把握が可能になっており、色単位に画素レベルでの特性の把握が可能になっている。
【００１１】
本発明に係る表示パネルの画素評価方法において、  前記カラー表示パネルは有機ＥＬ、無機ＥＬ、液晶及びプラズマの何れかの表示ディスプレイである。これらの表示ディスプレイにおける画素レベルでの特性の把握が可能になっている。
【００１２】
本発明に係る表示パネルの画素評価方法おいて、前記画素の画素特性は、画素面積、輝度及び輝度バラツキの少なくとも１以上の特性を含む。これらの画素特性により画素レベルでの特性を適切に把握することが可能になっている。例えば画素面積を評価することにより自発光の素子の劣化を把握することができる。輝度を評価することにより輝点又黒点を把握することができる。また、輝度バラツキを評価することにより例えば画素上にゴミがあったりした場合にはそれを検出することができる。
【００１３】
本発明に係る表示パネルの画素評価方法は、前記画素特性をヒストグラム上に表示し、設定された閾値内のデータを示す画素画像を前記撮像された表示パネルの画像から抽出し、当該画素画像及びその画素特性に基づいて画素を評価する。本発明においては、画素特性をヒストグラム上に表示するために、例えば全画素のデータ分布を把握することができ、また、良品画素、不良画素の比較が画素画像から比較できる。
【００１４】
本発明に係る表示パネルの画素評価方法は、前記画素特性に基づいて輝点、画素抜け又はゴミ付着の欠陥を検出する。例えば輝点の場合には、輝度データに対して閾値を高く設定することにより輝点の検出が可能である。
【００１５】
本発明に係る表示パネルの画素評価方法は、各画素には当該画素を特定するための識別番号をそれぞれ付与する。各画素に識別番号（ＩＤ番号）を付けることにより、例えば経時変化を評価したい場合には、表示パネルを定期的に測定しておいて、画素特性の変化を追跡することが可能なる。
【００１６】
本発明に係る表示パネルの画素評価方法は、前記閾値内の画素画像を並べて１枚の画像として保存する。このように閾値内の画素画像を並べて１枚の画像として保存するようにしたので、例えば良品として評価された画素を１つのデータとして扱うことができ、爾後の扱いが便利なものとなっている。
【００１７】
本発明に係る表示パネルの画素評価装置は、検査対象の表示パネルを撮像する撮像手段と、上記の演算処理を行う演算手段と、前記演算手段の結果を出力する出力手段とを備えたものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
実施形態１．
図１は本発明の実施形態１に係る画素評価装置及びその関連設備の構成を示したブロック図である。図１において、３ＣＣＤカメラ（以下カメラという）１０には顕微鏡１２が装備されており、カメラ１０は顕微鏡１２により拡大された被写体を撮像する。カメラ１０にはカメラコントローラ１４が接続されており、カメラコントローラ１４はカメラ１０を駆動するとともに撮像信号を制御ＰＣ１６に送り出す。制御ＰＣ１６は、その記憶装置に格納されている処理プログラムに従って撮像信号に後述の演算処理を施して画素の欠陥等を検出するための演算処理をする。また、この制御ＰＣ１６は、ステージコントローラ１８を介してＸＹステージ２０を位置制御し、ＸＹステージ２０には被写体となる表示パネル（例えば有機ＥＬのパネル）２２が載置され、表示パネル２２には電源（ソース／マルチメータ）２４から点灯チェッカー２６を介して駆動電圧が表示パネル２２のＲ（赤）、Ｇ（緑）及びＢ（青）の各画素に供給される。また、表示パネル２２とカメラ１０との相対位置はＸＹステージ２０により制御され、電源（ソース／マルチメータ）２４はその出力電圧（駆動電圧）が制御ＰＣ１６により制御される。なお、この電源２４は、Ｒ画素用電源２４ａ、Ｇ画素用電源２４ｂ及びＢ画素用電源２４ｃから構成されており、表示パネル２２のＲＧＢの各画素に対応した駆動電圧を出力する。また、点灯チェッカー２６は制御ＰＣ１６から制御信号を受信して、その制御信号により表示パネル２２の各画素を制御する。
【００１９】
図２は制御ＰＣ１６を概念的に示したブロック図である。制御ＰＣ１６は、後述の各種の演算処理をするための演算装置（ＣＰＵ）３０、演算装置３０の演算処理を規定するためプログラムや各種のデータが格納された記憶装置３２、入力インターフェース（以下、入力ＩＦという）３４ａ、出力インターフェース（以下、出力ＩＦという）３４ｂ、入力装置３６及び表示装置３８を備えている。入力ＩＦ３４は、カメラ１０の撮像信号をカメラコントローラ１４を介して制御ＰＣ１６に取り込むための処理を行うものであり、出力ＩＦ３４ｂは、カメラコントローラ１４、ステージコントローラ１８及び電源２４に制御信号を出力するための処理を行うものである。
【００２０】
次に、図１の画素評価装置の動作説明を、画像取得、画素検出及び画素評価の３段階に分けてそれぞれ説明する。
図３は図１の画素評価装置における画像取得の処理を示すフローチャートであり、この処理は制御ＰＣ１６の演算装置（ＣＰＵ）３０が記憶装置３２に格納された処理プログラムに従ってなされる（このことは後述の図４及び図９においても同様である。）
【００２１】
（ａ）まず、演算装置（ＣＰＵ）３０は、記憶装置３２に予め格納されている電圧設定ファイル及び測定条件ファイル（ＸＹステージ２０の制御条件等）をそれぞれ読み込む（Ｓ１，Ｓ２）。
（ｂ）演算装置（ＣＰＵ）３０は測定条件ファイルのデータに基づいてＸＹステージ２０を初期位置に移動させるための制御信号をステージコントローラ１８に出力する。ステージコントローラ１８はその制御信号に従ってＸＹステージ２０を初期位置に移動させる制御を行う（Ｓ３）。演算装置（ＣＰＵ）３０は、電圧設定ファイルのデータに基づいて設定された駆動電圧を出力させるための制御信号を電源１４に出力する。電源２４はその制御信号に基づいて、点灯チェッカー２６を介して表示パネル２２に前記の駆動電圧を供給して点灯させる。このとき、電源２４は表示パネル２２のＲＧＢの各画素に対応した駆動電圧をそれぞれ出力する。
【００２２】
（ｃ）演算装置（ＣＰＵ）３０は測定条件ファイルのデータに基づいてＸＹステージ２０を位置合わせ座標（基準位置）に移動させるための制御信号をステージコントローラ１８に出力する。ステージコントローラ１８は、ＸＹステージ２０を表示パネル２２の位置合せ座標に移動させる（Ｓ５）。このとき、ＸＹステージ２０がこの位置合せ座標になるように、ＸＹ座標を微調整しながら（Ｓ６）、傾きθを調整する（Ｓ７）。この傾きθの調整は、表示パネル２２とカメラ１０とが平行になるようにＸＹステージ２０の傾きθを調整するものであり、これは例えば手動によって行ってもよい。
（ｄ）座標（ＸＹ）及び傾きθについての位置合せが終了すると（Ｓ８）、次に、測定開始位置に移動させる（Ｓ９）。そして、制御ＰＣ１６の演算装置（ＣＰＵ）３０はＣＣＤカメラ１０からの画像データをカメラコントローラ１４を介して取得する（Ｓ１０）。演算装置（ＣＰＵ）３０はＸ座標の全てが終了したかどうかについて判断し（Ｓ１２）、終了していなければ測定位置をＸ軸方向に移動させて同様に画像データを取得する（Ｓ９，Ｓ１０）。演算装置（ＣＰＵ）３０はＸ座標の全てが終了したと判断すると（Ｓ１１）、測定位置をＹ軸方向に移動させて同様に画像データを取得する（Ｓ９〜Ｓ１２）。表示パネル２２の全ての画像データの取得が終了すると（Ｓ１２）、ＸＹステージ２０を測定開始点に移動するとともに（Ｓ１４）、既に取得した画像データを記憶装置３２に保存し（Ｓ１４）、電源２４の出力を停止させて（Ｓ１５）、処理を終了する。
【００２３】
図４は図３の処理により取得された表示パネル２２の画像データからＲＧＢの各画素の画像を検出するための処理を示すフローチャートである。
（ａ）まず、演算装置（ＣＰＵ）３０は、記憶装置３２に保存された画像データ（カラー画素データ）に基づいて閾値を検出する（Ｓ２１）。
図５はこの閾値を検出する際の処理の説明図である。カラー画像を例えば４分分割して、分割された各画像に対して、ＲＧＢの３個の画素に相当するパターン４０によりパターンマッチングをかける。そして、マッチングにより特定された各画素の中心位置よりＲＧＢの各値を抽出し、各画素について中心の平均値を検出し、その値を閾値とする。したがって、この段階では、ＲＧＢの画素に対応した閾値が求められる。
【００２４】
（ｂ）次に、２値化処理を行う（Ｓ２２）。図６は２値化処理する際の処理の説明図であり、ここでは、ＲＧＢの各画素４１の中心位置における輝度値を示している。この処理においては、ＲＧＢの画素にそれぞれ対応した閾値に対して例えば±２０％の範囲を設定し、その範囲に含まれる輝度値を検出する。このように、±２０％の範囲内に含まれるデータから、ＲＧＢの各画素の画素エリアを検出する（Ｓ２３）。ＲＧＢの各画素の画素エリアが検出されたことで、次に、粒子解析を用いて画素特性（画素面積、中心座標）を検出する（Ｓ２４）。
【００２５】
図７はこのときの処理の説明図であり、ＲＧＢの各画素の画素エリアが検出されたことで、カラー画像をＲＧＢの各画素に対応した画像にそれぞれ分離する。図７（ａ）はＲＧＢの各画素に対応した画像４１，４２，４３を示したものである。そして、その画像４１，４２，４３の各画素について画素面積及び中心座標をそれぞれ求める。図７（ｂ）は例えばＧ（緑）の画像４２２の各画素の面積の値を示した図である。
【００２６】
（ｃ）上記のようにＲＧＢの各画素に対応した画像４１，４２，４３について画素抜け検出及び整列処理を行う（Ｓ２５）。整列処理は、検出された画素特性のデータを実際のパネル画素の位置に則して整列させる。画素抜け検出においては、画素が実際に抜けている場合や閾値以下又は以上で画素が検出されない場合には画素として把握されない。画素間隔を予め設定しておくことにより、画素間隔をチェックしながら整列させる。
【００２７】
（ｄ）各画素の輝度（カメラ出力値）及び輝度のバラツキを検出する（Ｓ２６）。検出領域は、四角のマスク領域を設定するか、画素の形に合わせたマスクを準備し、各画素の中心座標からマスク領域分のデータを切り出す。図８は画素マスク４４の例を示した説明図である。画素マスク４４は、カメラ１０のＣＣＤ画素の内、画素に対応した領域の複数のＣＣＤ画素１０ａの出力を抽出するように構成される。そして、例えば画素マスク４４により抽出されたデータにより各画素のＣＣＤ画素１０ａの輝度値を求め、領域内の平均値を輝度とする。また、領域内の輝度の標準偏差をバラツキとする。そして、検出した全画素の面積値を例えばヒストグラムとして表示する（Ｓ２７）。（このヒストグラムについては例えば後述の図１０参照）
【００２８】
(ｅ)検出した全ての画素特性データを例えばＣＳＶ形式で記憶装置３２に保存する（Ｓ２８）。この場合の保存データとしては、例えば、発光面積、輝度（カメラ出力値）、輝度バラツキ、画素中心位置、画素数、条件（画素検出時の条件）等があり、それぞれファイルに格納される。なお、発光面積、輝度（カメラ出力値）及び輝度バラツキは画素中心位置と関連付けて格納される。
【００２９】
図９は表示パネル２２の画素の評価をするための処理を示すフローチャートである。
（ａ）上記の処理（Ｓ２８）により記憶装置３２に保存された画素特性表示情報を出力させるためのデータを設定する。設定は、例えば画素特性（発光面積、輝度、輝度バラツキ）と画素（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の２項目からなり、画素を１つを選択し、ヒストグラム及び３Ｄ（３次元）として出力させる（Ｓ３１）。
【００３０】
図１０はＧ（緑）の画素について面積のヒストグラムであり、図１１はＧ（緑）の画素について輝度のヒストグラムであり、図１２はＧ（緑）の画素について輝度バラツキ（標準偏差）のヒストグラムである。図１３は或る選択された画素の輝度分布を３Ｄ表示した図である。
【００３１】
（ｂ）ヒストグラム上で閾値を２点設定する（Ｓ３３）。その閾値内でのデータを検索することになる。図１４はヒストグラムに閾値を２個設定した状態を示した図である。
（ｃ）閾値内の画素の座標を検出する（Ｓ３４）。画素特性（発光面積、輝度、輝度バラツキ）データは、それぞれ画素中心座標と関連付けられている。したがって、ヒストグラムが輝度分布ならば、閾値内の輝度データを検索し、各輝度データの中心座標を検出する。
（ｄ）画素画像の検出及び表示をする（Ｓ３５）。検出した画素特性（例：輝度データ）と個々の画素中心座標から元の画素画像を検出する。ただし、画素中心座標は、各画像における座標値であるため、どの画像の座標値であるかを例えば画素数が格納されているファイルを用いて算出する。この処理の結果より、閾値内の画素画像を切り出して表示させる。また、閾値を再設定する場合には、上記の処理（Ｓ３３）に戻って閾値を設定し、上記の処理（Ｓ３４、Ｓ３５）を同様に繰り返すことになる。
（ｅ）画素画像を保存する場合には（Ｓ３６）、閾値内のデータとその画素画像を並べて所定のフォーマットで１枚の画像として保存する（Ｓ３７）。図１５はそのフォーマットの例であり、画像の保存形式は例えばＪＧＥＧとし、各画素にはＩＤ番号を設定する。このＩＤ番号は、画素劣化の経時変化を検出する時に用いることができる。
【００３２】
以上のように本実施形態１においては、表示パネルの画像に含まれる画素に着目して、各画素の画像を検出し、その画素の画像から画素特性を検出して画素を評価するようにしたので、画素レベルでの欠陥の有無を簡単な処理で検出するとともに、各画素の特性を把握することを可能になっている。また、赤、緑及び青の各色単位ごとに画素レベルでの特性を把握しているので、色単位に画素レベルでの特性の把握が可能になっている。更に、画素特性をヒストグラム上に表示し、設定された閾値内のデータを示す画素画像を撮像された表示パネルの画像から抽出し、その画素画像及びその画素特性に基づいて画素を評価するようにしたので、全画素のデータ分布を把握することができ、また、良品画素、不良画素の比較が画素画像から比較できる。
【００３３】
実施形態２．
なお、上記の実施形態１においては表示パネルとしてカラーの有機ＥＬの画素を評価する例について説明したが、本発明は、カラー及びモノクロを問わず粒子内の欠陥検出が可能であり、液晶、無機ＥＬ、プラズマ等の表示ディスプレイの評価においても同様に適用することができる。また、画素特性として、画素面積、輝度（カメラの出力値）及び輝度バラツキの３個のパラメータを用いて画素を評価する例について説明したが、本発明においては、これらの３つのパラメータを全て用いなくともよく、１又は２個のパラメータだだけを用いてもよい。更に、画素面積に代えて又はそれに加えて、画素の横及び縦の寸法を画素特性としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の実施形態１に係る画素評価装置及びその関連設備の構成を示したブロック図。
【図２】図１の制御ＰＣを概念的に示したブロック図。
【図３】画素評価装置における画像取得の処理を示すフローチャートである。
【図４】画像データからＲＧＢの各画素の画像を検出するための処理を示すフローチャート。
【図５】閾値を検出する際の処理の説明図。
【図６】２値化処理する際の処理の説明図。
【図７】ＲＧＢの各画素に対応した画像及び各画素の面積の値を示した図。
【図８】画素マスクの例を示した説明図。
【図９】表示パネルの画素の評価をするための処理を示すフローチャート。
【図１０】Ｇ（緑）の画素について面積のヒストグラム。
【図１１】Ｇ（緑）の画素について輝度のヒストグラム。
【図１２】Ｇ（緑）の画素について輝度バラツキ（標準偏差）のヒストグラム。
【図１３】選択された画素の輝度分布を３Ｄ表示した図。
【図１４】ヒストグラムに閾値を２個設定した状態を示した図。
【図１５】画素画像を保存するときのフォーマットの例を示した図。
【符号の説明】
【００３５】
１０  カメラ、１０ａ  画素、１２  顕微鏡、１４  カメラコントローラ、１６  制御用ＰＣ、１８  ステージコントローラ、２０  ステージ、２２  表示パネル、２４  電源、２４ａ  Ｒ画素用電源、２４ｂ  Ｇ画素用電源、２４ｃ  Ｂ画素用電源、２６  点灯チェッカー  、３０  演算装置（ＣＰＵ）、３２  記憶装置、３６  入力装置、３８  表示装置、４４  画素マスク。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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